@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228213,
 author = {大野, 真和 and 右京, 莉規 and 天野, 辰哉 and Hamada, Rizk and 山口, 弘純},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2023論文集},
 month = {Jun},
 note = {ビル全体や地区レベルの広範囲な公共空間における人々の移動パターンの理解の重要性を増している．カメラを用いた人物追跡にはプライバシーの問題が常に伴うため，3 次元点群データを使用する LiDAR によ る人物追跡システムが着目されている．しかし，視野重複のない LiDAR 間を用いた場合，人物軌跡が分 断されるという課題がある．本研究では，この問題を解決するために，点群データと人物軌跡の過去履歴 を利用し，分断された軌跡が同一人物によるものであるかを判定し，全体の軌跡を再構築する新しい方法 を提案する．この提案手法では，人物の形状特徴量を点群から抽出し，分断されたエリア間の移動頻度， 移動時間の親和性を過去のデータから推定する．さらに，軌跡パターンを学習した生成拡散モデルにより 不可視領域の軌跡を生成することで，軌跡接続の尤度を算出する．これら 4 つの指標を基に，分断された軌跡ペアを再接続する．提案手法の評価のため，70 台の LiDAR を用いた大規模なテストベッドにより軌 跡データを収集し，評価を行った．その結果，最大で F 値 0.91 という高い精度で歩行者を正確に接続できることが確認できた．},
 pages = {1293--1303},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {点群特徴量と拡散モデルを用いた人物軌跡再構成手法の提案},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}